TWI725606B - 電動車充電站分散式電能管理方法 - Google Patents

電動車充電站分散式電能管理方法 Download PDF

Info

Publication number
TWI725606B
TWI725606B TW108140292A TW108140292A TWI725606B TW I725606 B TWI725606 B TW I725606B TW 108140292 A TW108140292 A TW 108140292A TW 108140292 A TW108140292 A TW 108140292A TW I725606 B TWI725606 B TW I725606B
Authority
TW
Taiwan
Prior art keywords
electric vehicle
electric
pane
time
charging
Prior art date
Application number
TW108140292A
Other languages
English (en)
Other versions
TW202119335A (zh
Inventor
楊宏澤
廖建棠
黃晧瑋
Original Assignee
大陸商萬幫數字能源股份有限公司
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 大陸商萬幫數字能源股份有限公司 filed Critical 大陸商萬幫數字能源股份有限公司
Priority to TW108140292A priority Critical patent/TWI725606B/zh
Application granted granted Critical
Publication of TWI725606B publication Critical patent/TWI725606B/zh
Publication of TW202119335A publication Critical patent/TW202119335A/zh

Links

Images

Landscapes

  • Charge And Discharge Circuits For Batteries Or The Like (AREA)
  • Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)

Abstract

一種電動車充電站分散式電能管理方法，藉由一處理單元來實施並包含以下步驟：(A)獲得每一電動車之至少一待規劃窗格；(B) 對於每一電動車，根據該電動車所對應之電動車資訊，至少一售出價格、至少一買入價格、至少一得標價格，及一劣化成本，獲得該電動車在每一待規劃窗格的一充電電功率或一放電電功率；(C)獲得該充電站在每一時間窗格之一總消耗電功率；(D)根據每一時間窗格的總消耗電功率，判定是否存在至少一超載窗格；及(E)當判定出存在該至少一超載窗格時，調整每一超載窗格的買入價格，並重複步驟(B)~(D)直到判定出不存在該至少一超載窗格。

Description

電動車充電站分散式電能管理方法
本發明是有關於一種電動車充電站的電能管理方法，特別是指一種分散式排程每一電動車之充放電排程的電動車充電站分散式電能管理方法。
因應全球暖化問題，各國車商開始開發電動車代替傳統化石燃料引擎，然而，電動車的充電狀況會因用戶習慣不同，而無法預測，若所有電動車皆在用電高峰時段同時充電，恐會造成尖峰負載過高而引發備轉容量偏低問題，此外，在尖峰時段進行充電所需負擔的電費相對也比較高，因此電動車充電站的電能管理是亟待解決的問題。
現有技術如，「An Optimal Charging/Discharging Strategy for Smart Electrical Car Parks」此篇論文所提出之方法係根據電動車的當前的荷電狀態、電價、期望的荷電狀態，及電網需求來建立電動車充放電策略，然而上述方法在最佳化每一台電動車的充放電策略時係同時考量位於充電站內之所有電動車的狀況，由於在求解時要同時最佳化每一台電動車的充放電排程，因此集中式運算的計算維度非常地高，所需耗費的運算時間也較長。
因此，本發明的目的，即在提供一種各別最佳化每一台電動車的充放電排程，以大幅降低計算維度的充電站分散式電能管理方法。
於是，本發明電動車充電站分散式電能管理方法，適用於管理停放於一充電站之所有電動車的充放電狀態，每一電動車對應於一電動車資訊，每一電動車資訊包含所對應之電動車的一入場時間、一離場時間、入場時的一入場電池荷電狀態、一期望的離場電池荷電狀態、一最小電池荷電狀態、一最大電池荷電狀態、一滿充容量、一最大的充電電功率與一最大的放電電功率，該電動車充電站分散式電能管理方法藉由一處理單元來實施並包含以下步驟：
(A)對於每一電動車，將該電動車所對應之電動車資訊中的該入場時間及該離場時間，映射至一排程週期中之多個時間窗格的至少一者，並自該電動車所在之至少一時間窗格獲得至少一待規劃窗格，其中該電動車所對應之該至少一待規劃窗格係自一當前時間窗格至該電動車所在的最後一個時間窗格；
(B) 對於每一電動車，根據該電動車所對應之電動車資訊，該充電站在該電動車所對應之至少一待規劃窗格轉賣一單位電功率的至少一售出價格、該充電站在該電動車所對應之至少一待規劃窗格買入該單位電功率的至少一買入價格、該充電站在該電動車所對應之至少一待規劃窗格參與需量競價的至少一得標價格，及該電動車之電池放電該單位電功率所消耗的一劣化成本，利用一非線性規劃獲得該電動車在所對應之每一待規劃窗格的一充電電功率或一放電電功率；
(C)對於該排程週期中之該等時間窗格的每一者，根據每一電動車在該時間窗格的該充電電功率或該放電電功率，獲得該充電站在該時間窗格之一總消耗電功率；
(D)根據該排程週期中之每一時間窗格的總消耗電功率及一相關於該充電站的最大供給電功率，判定該排程週期中之該等時間窗格中是否存在至少一超載窗格，其中每一超載窗格的總消耗電功率大於該最大供給電功率；及
(E)當判定出存在該至少一超載窗格時，調整每一超載窗格的買入價格，並重複步驟(A)~(D)直到判定出不存在該至少一超載窗格。
本發明的功效在於：藉由該處理單元各別根據每一電動車所對應之電動車資訊、至少一售出價格、至少一買入價格、至少一得標價格，及一劣化成本，利用一非線性規劃獲得所對應之電動車在每一待規劃窗格的一充電電功率或一放電電功率，接著在綜合考量每一時間窗格下所有電動車所消耗的一總消耗電功率，以判定是否要重新進行每一台電動車的最佳化排程，藉由此種分散式的排程方法，可大幅降低計算維度。
參閱圖1，本發明電動車充電站分散式電能管理方法的實施例適用於管理停放於一充電站之所有電動車(圖未示)的充放電狀態，並藉由一運算裝置1來實施。該充電站設置有一用於儲存電能並與該運算裝置1電連接的電能儲存裝置(圖未示)，與一用於產生電能並與該運算裝置1電連接的太陽能模組(圖未示)。
該運算裝置1包含一輸入單元11、一連接至一通訊網路的通訊單元12，及一電連接該輸入單元11與該通訊單元12的處理單元13。在本實施例中，該運算裝置1例如為一電腦、一伺服器或一智慧型手機等。
每一電動車對應於一電動車資訊，每一電動車資訊包含所對應之電動車的一入場時間、一離場時間、入場時的一入場電池荷電狀態、一期望的離場電池荷電狀態、一最小電池荷電狀態、一最大電池荷電狀態、一滿充容量、一最大的充電電功率與一最大的放電電功率。
值得一提的是，該電動車資訊中的該入場時間、該離場時間、該入場電池荷電狀態、該離場電池荷電狀態、該最小電池荷電狀態、該最大電池荷電狀態、該滿充容量、該最大的充電電功率，與該電池劣化成本可由所對應之電動車的用戶利用該運算裝置1之輸入單元11進行輸入操作而產生，該入場電池荷電狀態也可藉由裝設於該充電站，並與該運算裝置1電連接的一電量檢測器(圖未示)測量該電動車之電池的荷電狀態後傳送至該運算裝置1而獲得。在其他實施方式中，該電動車資訊也可藉由所對應之電動車的用戶利用其所持有之使用端(圖未示) 進行輸入操作而產生後，該使用端將所產生的該電動車資訊經由該通訊網路傳送至該運算裝置1，然並不以此為限。
該電能儲存裝置例如為一儲能系統(Energy Storage System，簡稱ESS)。該電能儲存裝置對應於一電能資訊，該電能資訊包含該電能儲存裝置之一起始的荷電狀態、一最小荷電狀態、一最大荷電狀態、一滿充容量，與一最大的充放電電功率。該太陽能模組例如包含一太陽電池模板，並用於在該排程週期中之每一個時間窗格產生一太陽能電功率。
值得一提的是，該電能資訊中的該起始的荷電狀態、該最小荷電狀態、該最大荷電狀態、該滿充容量，與一最大的充放電電功率係由該充電站之管理者利用該運算裝置1之輸入單元11進行輸入操作而產生。
以下將配合所附圖式來說明本發明電動車充電站分散式電能管理方法的一第一實施例，本實施例依序包含一放電分配程序、一電動車分散式排程程序、一電能儲存裝置排程程序，及一綜合規劃程序。
參閱圖1與圖2，該電動車充電站分散式電能管理方法的放電分配程序說明了如何分配每一台電動車所對應的一最大的放電電功率，並包含下列步驟。
在步驟21中，對於每一電動車，該運算裝置1之處理單元13根據該電動車(亦即，第n台電動車)所對應之電動車資訊中的該入場時間
Figure 02_image001
、該離場時間
Figure 02_image003
、該入場電池荷電狀態
Figure 02_image005
、該離場電池荷電狀態
Figure 02_image007
、該滿充容量
Figure 02_image009
，及該最大的充電電功率
Figure 02_image011
利用下列公式(1)，獲得該電動車在一介於該入場時間至該離場時間之停留時間區間的一充電優先權重
Figure 02_image013
。
Figure 02_image015
…(1)
在公式(1)中，
Figure 02_image017
為一時間窗格所對應的時間期間，其單位為小時，在本實施例中，一完整的時間窗格被定義為15分鐘，也就是0.25小時，故
Figure 02_image017
之值為0.25。
在步驟22中，對於每一電動車，該運算裝置1之處理單元13根據該電動車(亦即，第n台電動車)的該充電優先權重
Figure 02_image013
，利用以下公式(2)獲得該電動車的一放電優先權重
Figure 02_image019
。
Figure 02_image021
…(2)
在步驟23中，對於每一電動車，該運算裝置1之處理單元13根據該電動車(亦即，第n台電動車)的放電優先權重
Figure 02_image019
、所有電動車的放電優先權重，及一預計的總放電電功率
Figure 02_image023
，利用以下公式(3)獲得該電動車之該最大的放電電功率
Figure 02_image025
。
Figure 02_image027
…(3)
其中N為所有電動車。
值得一提的是，在本實施例中，該總放電電功率之大小係由該管理者依需求而設定，由於本發明電動車充電站分散式電能管理方法在最佳化每一電動車的排程時是採取分散式的獨立運算，為了避免排程時互不受影響的該等電動車無限制地放電而導致所有電動車之放電功率的總和大於該總放電電功率，進而發生逆送電到電網的情況，該處理單元13藉由根據每一台電動車的放電優先順序來分配每一台電動車所對應的該最大的放電電功率即可避免逆送電到電網的情況發生。然而，在其他實施例中，每一台電動車所對應的該最大的放電電功率亦可由所對應之電動車的用戶依需求自行設定。
參閱圖1與圖3，該電動車充電站分散式電能管理方法的電動車分散式排程程序說明了如何最佳化每一台電動車所對應的充放電排程，並包含下列步驟。
在步驟31中，對於每一電動車，該運算裝置1之處理單元13將該電動車(亦即，第n台電動車)所對應之電動車資訊中的該入場時間及該離場時間，映射至一排程週期中之多個時間窗格的至少一者，並自該電動車所在之至少一時間窗格獲得至少一待規劃窗格，其中該電動車所對應之該至少一待規劃窗格係自一當前時間窗格至該電動車所在的最後一個時間窗格。在本實施例中，該排程週期例如為一天，每一完整的時間窗格為0.25小時，而一天可以被劃分為96個時間窗格。
在步驟32中，對於每一電動車，該運算裝置1之處理單元13根據該電動車(亦即，第n台電動車)所對應之電動車資訊、該充電站在該電動車所對應之至少一待規劃窗格轉賣一單位電功率的至少一售出價格(亦即，1度電的售出價格)、該充電站在該電動車所對應之至少一待規劃窗格買入該單位電功率的至少一買入價格(亦即，1度電的買入價格)、該充電站在該電動車所對應之至少一待規劃窗格參與需量競價的至少一得標價格(亦即，1度電的得標價格)、該電動車之電池放電該單位電功率所消耗的一劣化成本(亦即，消耗1度電的劣化成本)，及一相關於在充放電轉換時損失之能量的轉換效率函式，利用一非線性規劃獲得該電動車在所對應之每一待規劃窗格的一充電電功率或一放電電功率。其中，該非線性規劃的一目標函數可被表示成下列公式(4)，且該目標函數所滿足的該等限制條件如下列限制條件1~限制條件6。
Figure 02_image029
…(4) 其中，
Figure 02_image031
，
Figure 02_image033
，
Figure 02_image035
，
Figure 02_image037
，
Figure 02_image039
。 限制條件1：
Figure 02_image041
。 限制條件2：
Figure 02_image043
。 限制條件3：
Figure 02_image045
。 限制條件4：
Figure 02_image047
。 限制條件5：
Figure 02_image049
。 限制條件6：
Figure 02_image051
。
其中，
Figure 02_image053
為第n台電動車所對應之至少一待規劃窗格，
Figure 02_image055
為第n台電動車所在之至少一時間窗格，
Figure 02_image057
為第n台電動車在第t個時間窗格充電時，該充電站所獲取之一充電利潤，
Figure 02_image059
為該充電站在第t個時間窗格轉賣該單位電功率的一售出價格，
Figure 02_image061
為該充電站在第t個時間窗格買入該單位電功率的一買入價格，
Figure 02_image063
為第n台電動車在第t個時間窗格的充電電功率，
Figure 02_image065
為第n台電動車在第t個時間窗格參與需量反應時，該充電站所獲取之一節電利潤，
Figure 02_image067
為該充電站在第t個時間窗格參與需量競價的一得標價格，
Figure 02_image069
為第n台電動車在第t個時間窗格的放電電功率，
Figure 02_image071
為第n台電動車在第t個時間窗格參與需量反應的一總劣化成本，
Figure 02_image073
為第n台電動車之電池的一總成本，
Figure 02_image075
為第n台電動車之電池的一電池容量變化量與一電池循環次數變化量的比值(見圖7之電池容量與電池循環次數之關係，
Figure 02_image075
即為第n台電動車之該電池容量與電池循環次數之線性關係的斜率)，
Figure 02_image009
為第n台電動車之電池的一滿充容量(fully charge capacity)，
Figure 02_image077
為第n台電動車之電池放電該單位電功率所消耗的一劣化成本，
Figure 02_image079
為第n台電動車在第t個時間窗格參與需量競價的一充電費補償，
Figure 02_image081
為第n台電動車在欲參與需量反應的第t個時間窗格充電時的一充電懲罰，
Figure 02_image083
為第n台電動車在第t個時間窗格的充電電功率或放電電功率，單位為千瓦(kW)，當
Figure 02_image085
，
Figure 02_image083
為第n台電動車在第t個時間窗格的充電電功率，當
Figure 02_image087
，
Figure 02_image083
為第n台電動車在第t個時間窗格的放電電功率，N為所有的電動車，
Figure 02_image089
為第n台電動車的該最大的充電電功率，
Figure 02_image025
為第n台電動車的該最大的放電電功率，
Figure 02_image091
為第n台電動車的該最小電池荷電狀態，
Figure 02_image093
為第n台電動車的該最大電池荷電狀態，
Figure 02_image095
為第n台電動車在第t個時間窗格的一電池荷電狀態，
Figure 02_image005
為第n台電動車的該入場電池荷電狀態，
Figure 02_image007
為第n台電動車的該離場電池荷電狀態，
Figure 02_image097
為第n台電動車所在之第一個時間窗格，
Figure 02_image099
為第n台電動車所在之最後一個時間窗格，
Figure 02_image101
為第n台電動車在第t個時間窗格所待的時間期間，其單位為小時，
Figure 02_image103
為相關於每一電動車在充放電轉換時損失之能量的該轉換效率函式，
Figure 02_image105
。
值得一提的是，由於任一電動車在充放電時皆會有效率轉換損失，換言之，雖然該充電站之直流充電樁變流器提供了10kW的電給電動車充電，但實際上該電動車充到的電會有部分損失，而使得該電動車實際上充到的電功率小於10kW，相似地，雖然該電動車釋放了10kW的電給該充電站，但實際上該充電站得到的電會有部分損失，而使得該充電站實際上得到的電功率小於10kW。在本實施例中，藉由將該轉換效率函式納入目標函數中，可使得該電動車的充放電會盡可能運作在最佳的轉換效率運作點，由於不同的充電或放電功率，所產生的轉換耗損也隨之不同(見圖4)，從圖4的示例可知，當充電或放電功率介於12~15kW時，所造成的轉換耗損相對最小，因此為了使得轉換耗損最小化而使充電站的營運利潤最大化，該電動車的充放電功率會盡可能運作在15kW左右。然而，在本發明之其他實施例中，該運算裝置1之處理單元13在最佳化該電動車所對應的充放電排程時亦可不將該轉換效率函式納入目標函數中，此時，該目標函數中的
Figure 02_image057
及
Figure 02_image065
即需修改為
Figure 02_image107
且
Figure 02_image109
，該限制條件5即需修改為
Figure 02_image111
。
參閱圖1與圖5，該電動車充電站分散式電能管理方法的電能儲存裝置排程程序說明了如何最佳化該電能儲存裝置所對應的充放電排程，並包含下列步驟。
在步驟51中，該運算裝置1之處理單元13將該排程週期中之所有時間窗格作為該電能儲存裝置所在的時間窗格，並自該排程週期中之該等時間窗格獲得至少一待規劃窗格，其中該電能儲存裝置所對應之該至少一待規劃窗格係自該當前時間窗格至該排程週期之該等時間窗格中的最後一個時間窗格。由於該電能儲存裝置是設置於該充電站，所以其所在的時間窗格即為該排程週期中之所有時間窗格。
在步驟52中，該運算裝置1之處理單元13根據該電能儲存裝置所對應之電能資訊、該充電站在該電能儲存裝置所對應之至少一待規劃窗格之每一者買入該單位電功率的一買入價格(亦即，1度電的買入價格)或參與需量競價的一得標價格(亦即，1度電的得標價格)、該電能儲存裝置放電該單位電功率所消耗的一劣化成本(亦即，充放1度電的劣化成本)、該充電站在該排程週期中之每一個時間窗格的一基礎消耗電功率(亦即，維持該充電站營運的基本耗電電功率，例如，該充電站所架設的燈、感應器等電器的消耗電功率總和)、該太陽能模組在該排程週期中之每一個時間窗格所產生的一太陽能電功率，及每一電動車在其所在之每一時間窗格的該充電電功率或該放電電功率，利用該非線性規劃獲得該電能儲存裝置在所對應之每一待規劃窗格的一充電電功率或一放電電功率。其中，該非線性規劃的一目標函數可被表示成下列公式(5)，且該目標函數所滿足的該等限制條件如下列限制條件1~限制條件7。
Figure 02_image113
…(5) 其中，
Figure 02_image115
，
Figure 02_image117
。 限制條件1：
Figure 02_image119
。 限制條件2：
Figure 02_image121
。 限制條件3：
Figure 02_image123
。 限制條件4：
Figure 02_image125
。 限制條件5：
Figure 02_image127
。 限制條件6：
Figure 02_image129
。 限制條件7：
Figure 02_image131
。
其中，
Figure 02_image133
為該電能儲存裝置所對應之至少一待規劃窗格，
Figure 02_image135
為該電能儲存裝置所在之該等時間窗格，
Figure 02_image137
為該電能儲存裝置在第t個時間窗格充電或放電時，該充電站所消耗的一充電成本或所獲取之一節電利潤，
Figure 02_image139
為該充電站在第t個時間窗格買入該單位電功率的一買入價格或參與需量競價的一得標價格，
Figure 02_image141
為該電能儲存裝置在第t個時間窗格的充電電功率，
Figure 02_image143
為該電能儲存裝置在第t個時間窗格的放電電功率，
Figure 02_image145
為該電能儲存裝置在第t個時間窗格充電或放電的一總劣化成本，
Figure 02_image147
為該電能儲存裝置的一總成本，
Figure 02_image149
為該電能儲存裝置的一電池容量變化量與一電池循環次數變化量的比值，
Figure 02_image151
為該電能儲存裝置的一滿充容量，
Figure 02_image077
為該電能儲存裝置的之電池充電或放電該單位電功率所消耗的一劣化成本，
Figure 02_image153
為該電能儲存裝置在第t個時間窗格的充電電功率或放電電功率，單位為千瓦，當
Figure 02_image155
，
Figure 02_image153
為該電能儲存裝置在第t個時間窗格的充電電功率，當
Figure 02_image157
，
Figure 02_image153
為該電能儲存裝置在第t個時間窗格的放電電功率，
Figure 02_image159
為該電能儲存裝置的該最大的充放電電功率，
Figure 02_image161
為該電能儲存裝置的該最小電池荷電狀態，
Figure 02_image163
為該電能儲存裝置的該最大電池荷電狀態，
Figure 02_image165
為該電能儲存裝置在第t個時間窗格的一電池荷電狀態，
Figure 02_image167
為該電能儲存裝置的該入場電池荷電狀態，
Figure 02_image169
為該電能儲存裝置的該離場電池荷電狀態，
Figure 02_image017
為每一時間窗格所對應的時間期間，其單位為小時，
Figure 02_image171
為相關於該電能儲存裝置在充電轉換時損失之能量的一充電轉換效率參數，
Figure 02_image173
為相關於該電能儲存裝置在放電轉換時損失之能量的一放電轉換效率參數，
Figure 02_image083
為第n台電動車在第t個時間窗格的該充電電功率或該放電電功率，
Figure 02_image175
為在第t個時間窗格的該太陽能電功率，
Figure 02_image177
為該充電站在第t個時間窗格的該基礎消耗電功率，N為所有的電動車。
值得說明的是，限制條件7的
Figure 02_image179
也可設為
Figure 02_image181
，由於先前已規劃過的時間窗格必然皆會滿足限制條件7之限制，所以亦可僅就該至少一待規劃窗格中之每一時間窗格皆須滿足限制條件7即可。此外，在本實施例中，
Figure 02_image171
及
Figure 02_image173
皆為一預設之定值。
另值得一提的是，由於該電能儲存裝置放電的期間不必然皆是在有參與需量反應的期間，所謂需量反應(Demand Response，簡稱DR)，是藉由用戶有彈性地配合減少用電，降低尖峰負載的用電壓力，形成一座虛擬電廠的節能方案。若欲參與需量反應，則必須進行需量競價，所謂需量競價係指系統高載時期，鼓勵用戶節電，其由用戶出價競標，電力公司則採愈低報價者先得標的方式決定得標者，若得標者於抑低用電期間確實減少用電，則可獲得電費扣減。雖然該電能儲存裝置會盡可能於需量競價的得標期間進行放電作業以節省電費，但該電能儲存裝置在沒得標的時候仍有機會進行放電作業。此時，該電能儲存裝置所省下的電費就不是參與需量競價的得標價格，而是當時電費的買入價格，因此在計算
Figure 02_image137
時，該電能儲存裝置因放電所獲取的節電利潤即需視該電能儲存裝置其放電當時有無得標，若在其放電時，沒有得標，就是根據買入該單位電功率的買入價格來計算節電利潤；若在其放電時，有得標，就是根據參與需量競價的得標價格來計算節電利潤。
此外，在本實施例中，在求解該電能儲存裝置的最佳化排程時，有特別考量該充電站在該排程週期中之每一個時間窗格的該基礎消耗電功率、該太陽能模組在該排程週期中之每一個時間窗格所產生的該太陽能電功率，及每一電動車在其所在之每一時間窗格的該充電電功率或該放電電功率，以避免因太陽能模組產生的該太陽能電功率與該等電動車產生的放電電功率過剩，而逆送電到電網的情況發生。然而，在其他實施例中也可不考慮上述參數，此時，即將公式(5)之目標函數所對應的限制條件7刪除即可。
參閱圖1與圖6，該電動車充電站分散式電能管理方法的綜合規劃程序說明了如何避免因獨立排程而缺乏整體考量，導致在某些特定情況下違反一最大供給電功率的限制，該綜合規劃程序包含下列步驟。
在步驟61中，對於該當前時間窗格至該排程週期之該等時間窗格中的最後一個時間窗格中(亦即，該電能儲存裝置所對應之至少一待規劃窗格)的每一者，該運算裝置1之處理單元13根據該充電站在該時間窗格(亦即，第t個時間窗格)的該基礎消耗電功率、每一電動車在該時間窗格的該充電電功率或該放電電功率、該電能儲存裝置在該時間窗格的該充電電功率或該放電電功率，及該太陽能模組在該時間窗格所產生的該太陽能電功率，利用下列公式(6)，獲得該充電站在該時間窗格之一總消耗電功率
Figure 02_image183
。
Figure 02_image185
…(6)
其中，
Figure 02_image083
為第n台電動車在第t個時間窗格的該充電電功率或該放電電功率，
Figure 02_image153
為該電能儲存裝置在第t個時間窗格的該充電電功率或該放電電功率，
Figure 02_image177
為該充電站在第t個時間窗格的該基礎消耗電功率，
Figure 02_image175
為該太陽能模組在第t個時間窗格所產生的該太陽能電功率，N為所有電動車，
Figure 02_image133
為該電能儲存裝置所對應之至少一待規劃窗格。
在步驟62中，該運算裝置1之處理單元13根據該至少一待規劃窗格中之每一時間窗格的總消耗電功率及相關於該充電站的該最大供給電功率，判定該至少一待規劃窗格中是否存在至少一超載窗格，其中每一超載窗格的總消耗電功率大於該最大供給電功率。當該處理單元13判定出存在該至少一超載窗格時，流程進行步驟63；當該處理單元13判定出不存在任一超載窗格時，流程進行步驟64。
在步驟63中，對於每一超載窗格，該運算裝置1之處理單元13係根據一對應該超載窗格之電價調整係數
Figure 02_image187
(x)來調整該超載窗格的買入價格，並重複進行步驟32、步驟52、步驟61~62。其中每一電價調整係數
Figure 02_image187
(x)可被表示為以下公式(7)。
Figure 02_image189
…(7)
其中，
Figure 02_image083
為第n台電動車在第t個時間窗格的該充電電功率或該放電電功率，
Figure 02_image153
為該電能儲存裝置在第t個時間窗格的該充電電功率或該放電電功率，
Figure 02_image177
為該充電站在第t個時間窗格的該基礎消耗電功率，
Figure 02_image175
為該太陽能模組在第t個時間窗格所產生的該太陽能電功率，N為所有電動車的數量，
Figure 02_image191
為該最大供給電功率，
Figure 02_image193
為該至少一超載窗格。
值得一提的是，在本實施例中，該處理單元13係藉由將該超載窗格原先的買入價格乘上該超載窗格所對應的電價調整係數以調整該超載窗格的買入價格，以使得該超載窗格的電價被調高。而在重新進行的步驟32中，該充電站在該電動車所對應之至少一待規劃窗格買入該單位電功率的該至少一買入價格中對應該至少一超載窗格之時間窗格的買入價格係為調整後的電價，類似地，該充電站在該電能儲存裝置所對應之至少一待規劃窗格買入該單位電功率的該至少一買入價格中對應該至少一超載窗格之時間窗格的買入價格係為調整後的電價。因應該至少一超載窗格的電價被調高，為了最佳化該充電站之利益，可促使在該至少一超載窗格的充電量轉移至其他沒有被調高電價的待規劃窗格。如此一來，藉由該綜合規劃程序可彌補獨立規劃每一台電動車時可能產生的超載問題，使得在任一時間窗格下皆不會違反該最大供給電功率的限制。
另值得一提的是，公式(6)之t的範圍也可定義為該排程週期的所有時間窗格，由於本發明電動車充電站分散式電能管理方法每次在進行完該電動車分散式排程程序與該電能儲存裝置排程程序後，皆會進行該綜合規劃程序以使得所規劃出之排程結果在任一時間窗格下皆不會違反該最大供給電功率的限制，故先前已規劃過的時間窗格必然皆會滿足不大於該最大供給電功率之限制，所以即便將先前已規劃過的時間窗格納入是否存在任一超載窗格的考量也無妨。
在步驟64中，該運算裝置1之處理單元13根據所規劃出之不存在任一超載窗格的每一電動車在其所在之每一時間窗格的該充電電功率或該放電電功率，及所規劃出之不存在任一超載窗格的該電能儲存裝置在所對應之每一待規劃窗格的該充電電功率或該放電電功率，控制該充電站在該當前時間窗格依據每一電動車及該電能儲存裝置在該當前時間窗格所對應的該充電電功率或該放電電功率對每一電動車及該電能儲存裝置進行充電或放電。
在步驟65中，該運算裝置1之處理單元13判定該當前時間窗格是否為該排程週期中的最後一個時間窗格。當該處理單元13判定出該當前時間窗格為該排程週期中的最後一個時間窗格時，流程結束；當該處理單元13判定出該當前時間窗格不為該排程週期中的最後一個時間窗格時，流程進行步驟66。
在步驟66中，當時間推移至該當前時間窗格的下一時間窗格(亦即，該下一時間窗格成為新的該當前時間窗格)時，該運算裝置1之處理單元13判定是否有新的電動車停入該充電站。當該運算裝置1之處理單元13判定出有新的電動車停入該充電站時，流程回到步驟21；當該運算裝置1之處理單元13判定出無新的電動車停入該充電站時，流程回到步驟64。值得說明的是，若有新的電動車停入該充電站，即需重新規劃每一台電動車的充放電排程與該電能儲存裝置的充放電排程，其中，再次進行步驟31時，僅需將新加入該充電站的電動車之該入場時間及該離場時間，映射至該排程週期中之該等時間窗格的至少一者，先前已映射過之電動車無須再重複映射。此外，若無新的電動車停入該充電站，該運算裝置1之處理單元13即可依照在步驟64已規畫好的之每一電動車及該電能儲存裝置在該下一時間窗格所對應的該充電電功率或該放電電功率來控制該充電站對該每一電動車及該電能儲存裝置進行充電或放電。
以下舉例說明本發明電動車充電站分散式電能管理方法的運作方式，若排程週期為一天，則一天包含0~95個時間窗格，假設在第0個時間窗格有3台電動車車停在該充電站，其中第1台電動車映射至0~95個時間窗格中的第0~3個時間窗格，第2台電動車映射至0~95個時間窗格中的第0~5個時間窗格，第3台電動車映射至0~95個時間窗格中的第0~8個時間窗格，而當前時間窗格為第1個時間窗格，則第1台電動車的至少一待規劃窗格即為第1~3個時間窗格，以[1,2,3]表示，第2台電動車的至少一待規劃窗格即為[1,2,3,4,5]，第3台電動車的至少一待規劃窗格即為[1,2,3,4,5,6,7,8]，該運算裝置1之處理單元13先進行該放電分配程序以求解出每一台電動車所對應之該最大的放電電功率，接著，該運算裝置1之處理單元13進行該電動車分散式排程程序以求解出第1台電動車在每一待規劃窗格(亦即，第1~3個時間窗格之每一者)的該充電電功率或該放電電功率，第2台電動車在每一待規劃窗格(亦即，第1~5個時間窗格之每一者)的該充電電功率或該放電電功率，第3台電動車在每一待規劃窗格(亦即，第1~8個時間窗格之每一者)的該充電電功率或該放電電功率。接著，該運算裝置1之處理單元13進行該電能儲存裝置排程程序以求解出該電能儲存裝置在每一待規劃窗格(亦即，第1~95個時間窗格之每一者)的該充電電功率或該放電電功率。最後，該運算裝置1之處理單元13先進行該綜合規劃程序以判定第1~95個時間窗格中是否存在至少一超載窗格，假設該處理單元13判定出該等第1~95個時間窗格中的第2~3個時間窗格為超載窗格時，該處理單元13即會將調整該等超載窗格(亦即，第2~3個時間窗格，以[2,3]表示)的買入價格，並重新進行每一電動車與該電能儲存裝置的充放電規劃，直到該等第1~95個時間窗格中不存在任一超載窗格。接著，該處理單元13根據所規劃出之不存在任一超載窗格之第1台電動車在第1~3個時間窗格之每一者的該充電電功率或該放電電功率、第2台電動車在第1~5個時間窗格之每一者的該充電電功率或該放電電功率、第3台電動車在第1~8個時間窗格之每一者的該充電電功率或該放電電功率，及該電能儲存裝置在第1~95個時間窗格之每一者的該充電電功率或該放電電功率來控制該充電站在該當前時間窗格(亦即，第1個時間窗格)依據每一電動車及該電能儲存裝置在該第1個時間窗格所對應的該充電電功率或該放電電功率對每一電動車及該電能儲存裝置進行充電或放電。假設直到第3個時間窗格才有新的電動車(即第4台電動車)停入該充電站，則當時間推移至第2個時間窗格(亦即，該第2個時間窗格成為新的該當前時間窗格)時，該處理單元13仍可根據所規劃出之不存在任一超載窗格之第1台電動車在第1~3個時間窗格之每一者的該充電電功率或該放電電功率、第2台電動車在第1~5個時間窗格之每一者的該充電電功率或該放電電功率、第3台電動車在第1~8個時間窗格之每一者的該充電電功率或該放電電功率，及該電能儲存裝置在第1~95個時間窗格之每一者的該充電電功率或該放電電功率來控制該充電站在該當前時間窗格(亦即，第2個時間窗格)依據每一電動車及該電能儲存裝置在該第2個時間窗格所對應的該充電電功率或該放電電功率對每一電動車及該電能儲存裝置進行充電或放電。當時間推移至第3個時間窗格(亦即，該第3個時間窗格成為新的該當前時間窗格)時，該處理單元13即需重新規劃每一台電動車(亦即第1~4台之每一者)的充放電排程與該電能儲存裝置的充放電排程。
綜上所述，本發明電動車充電站分散式電能管理方法具有以下功效，第一：該處理單元13藉由分散式地規劃每一台電動車在其所對應之每一待規劃窗格的該充電電功率或該放電電功率，可大幅降低計算維度，第二：該處理單元13藉由根據每一台電動車的放電優先順序來分配每一台電動車所對應的該最大的放電電功率，可避免逆送電到電網的情況發生，第三：該處理單元13藉由將該轉換效率函式及納入目標函數中，可使得該電動車的充放電會盡可能運作在最佳的轉換效率運作點，第四：該處理單元13藉由將限制條件7加入公式(5)的目標函數，以避免太陽能模組產生的該太陽能電功率與該等電動車產生的放電電功率過剩，而逆送電到電網的情況發生，第五：該處理單元13藉由進行該綜合規劃程序以使得所規劃出之排程結果在任一時間窗格下皆不會違反該最大供給電功率的限制，故確實能達成本發明的目的。
惟以上所述者，僅為本發明的實施例而已，當不能以此限定本發明實施的範圍，凡是依本發明申請專利範圍及專利說明書內容所作的簡單的等效變化與修飾，皆仍屬本發明專利涵蓋的範圍內。
1:運算裝置 11:輸入單元 12:通訊單元 13:處理單元 21~23:步驟 31~32:步驟 51~52:步驟 61~66:步驟
本發明的其他的特徵及功效，將於參照圖式的實施方式中清楚地呈現，其中： 圖1是一方塊圖，說明實施本發明電動車充電站分散式電能管理方法之實施例的一運算裝置； 圖2是一流程圖，說明本發明電動車充電站分散式電能管理方法之實施例的一放電分配程序； 圖3是一流程圖，說明本發明電動車充電站分散式電能管理方法之實施例的一電動車分散式排程程序； 圖4是一示意圖，說明一轉換效率圖； 圖5是一流程圖，說明本發明電動車充電站分散式電能管理方法之實施例的一電能儲存裝置排程程序； 圖6是一流程圖，說明本發明電動車充電站分散式電能管理方法之實施例的一綜合規劃程序；及 圖7是一示意圖，說明一電池容量與一電池循環次數之線性關係的關係圖。
31~32:步驟

Claims (11)

  1. 一種電動車充電站分散式電能管理方法，適用於管理停放於一充電站之所有電動車的充放電狀態，每一電動車對應於一電動車資訊，每一電動車資訊包含所對應之電動車的一入場時間、一離場時間、入場時的一入場電池荷電狀態、一期望的離場電池荷電狀態、一最小電池荷電狀態、一最大電池荷電狀態、一滿充容量、一最大的充電電功率與一最大的放電電功率，該電動車充電站分散式電能管理方法藉由一處理單元來實施並包含以下步驟： (A)對於每一電動車，將該電動車所對應之電動車資訊中的該入場時間及該離場時間，映射至一排程週期中之多個時間窗格的至少一者，並自該電動車所在之至少一時間窗格獲得至少一待規劃窗格，其中該電動車所對應之該至少一待規劃窗格係自一當前時間窗格至該電動車所在的最後一個時間窗格； (B) 對於每一電動車，根據該電動車所對應之電動車資訊，該充電站在該電動車所對應之至少一待規劃窗格轉賣一單位電功率的至少一售出價格、該充電站在該電動車所對應之至少一待規劃窗格買入該單位電功率的至少一買入價格、該充電站在該電動車所對應之至少一待規劃窗格參與需量競價的至少一得標價格，及該電動車之電池放電該單位電功率所消耗的一劣化成本，利用一非線性規劃獲得該電動車在所對應之每一待規劃窗格的一充電電功率或一放電電功率； (C)對於該當前時間窗格至該排程週期之該等時間窗格中的最後一個時間窗格中的每一者，根據每一電動車在該時間窗格的該充電電功率或該放電電功率，獲得該充電站在該時間窗格之一總消耗電功率； (D)根據步驟(C)所獲得之每一時間窗格的總消耗電功率及一相關於該充電站的最大供給電功率，判定該當前時間窗格至該排程週期之該等時間窗格中的最後一個時間窗格中是否存在至少一超載窗格，其中每一超載窗格的總消耗電功率大於該最大供給電功率；及 (E)當判定出存在該至少一超載窗格時，調整每一超載窗格的買入價格，並重複步驟(B)~(D)直到判定出不存在該至少一超載窗格。
  2. 如請求項1所述的電動車充電站分散式電能管理方法，其中，在該步驟(B)中，該非線性規劃的一目標函數及該目標函數所滿足的多個限制條件，可被表示為：
    Figure 03_image029
    ，
    Figure 03_image195
    ，
    Figure 03_image197
    ，
    Figure 03_image035
    ，
    Figure 03_image199
    ，
    Figure 03_image039
    ， 限制條件1：
    Figure 03_image041
    ， 限制條件2：
    Figure 03_image043
    ， 限制條件3：
    Figure 03_image045
    ， 限制條件4：
    Figure 03_image047
    ， 限制條件5：
    Figure 03_image201
    ， 限制條件6：
    Figure 03_image051
    ， 其中，
    Figure 03_image203
    為第n台電動車所對應之至少一待規劃窗格，
    Figure 03_image205
    為第n台電動車在第t個時間窗格充電時，該充電站所獲取之一充電利潤，
    Figure 03_image207
    為該充電站在第t個時間窗格轉賣該單位電功率的一售出價格，
    Figure 03_image209
    為該充電站在第t個時間窗格買入該單位電功率的一買入價格，
    Figure 03_image211
    為第n台電動車在第t個時間窗格的充電電功率，
    Figure 03_image213
    為第n台電動車在第t個時間窗格參與需量反應時，該充電站所獲取之一節電利潤，
    Figure 03_image215
    為該充電站在第t個時間窗格參與需量競價的一得標價格，
    Figure 03_image217
    為第n台電動車在第t個時間窗格的放電電功率，
    Figure 03_image219
    為第n台電動車在第t個時間窗格參與需量反應的一總劣化成本，
    Figure 03_image221
    為第n台電動車之電池的一總成本，
    Figure 03_image223
    為第n台電動車之電池的一電池容量變化量與一電池循環次數變化量的比值，
    Figure 03_image225
    為第n台電動車之電池的一滿充容量，
    Figure 03_image227
    為第n台電動車之電池放電該單位電功率所消耗的一劣化成本，
    Figure 03_image229
    為第n台電動車在第t個時間窗格參與需量競價的一充電費補償，
    Figure 03_image231
    為第n台電動車在欲參與需量反應的第t個時間窗格充電時的一充電懲罰，
    Figure 03_image233
    為第n台電動車在第t個時間窗格的充電電功率或放電電功率，當
    Figure 03_image235
    ，
    Figure 03_image233
    為第n台電動車在第t個時間窗格的充電電功率，當
    Figure 03_image237
    ，
    Figure 03_image233
    為第n台電動車在第t個時間窗格的放電電功率，
    Figure 03_image239
    為第n台電動車的該最大的充電電功率，
    Figure 03_image241
    為第n台電動車的該最大的放電電功率，N為所有的電動車，
    Figure 03_image243
    為第n台電動車所在之至少一時間窗格，
    Figure 03_image245
    為第n台電動車的該最小電池荷電狀態，
    Figure 03_image247
    為第n台電動車的該最大電池荷電狀態，
    Figure 03_image249
    為第n台電動車在第t個時間窗格的一電池荷電狀態，
    Figure 03_image251
    為第n台電動車的該入場電池荷電狀態，
    Figure 03_image253
    為第n台電動車的該離場電池荷電狀態，
    Figure 03_image255
    為第n台電動車所在之第一個時間窗格，
    Figure 03_image257
    為第n台電動車所在之最後一個時間窗格，
    Figure 03_image259
    為第n台電動車在第t個時間窗格所待的時間期間。
  3. 如請求項1所述的電動車充電站分散式電能管理方法，其中，在步驟(B)中，該處理單元還根據一相關於在充放電轉換時損失之能量的轉換效率函式，利用該非線性規劃獲得該電動車在所對應之每一待規劃窗格的該充電電功率或該放電電功率。
  4. 如請求項3所述的電動車充電站分散式電能管理方法，其中，在該步驟(B)中，該非線性規劃的一目標函數及該目標函數所滿足的多個限制條件，可被表示為：
    Figure 03_image261
    ，
    Figure 03_image263
    ，
    Figure 03_image265
    ，
    Figure 03_image035
    ，
    Figure 03_image267
    ，
    Figure 03_image269
    ， 限制條件1：
    Figure 03_image041
    ， 限制條件2：
    Figure 03_image043
    ， 限制條件3：
    Figure 03_image045
    ， 限制條件4：
    Figure 03_image047
    ， 限制條件5：
    Figure 03_image049
    ， 限制條件6：
    Figure 03_image051
    ， 其中，
    Figure 03_image203
    為第n台電動車所對應之至少一待規劃窗格，
    Figure 03_image243
    為第n台電動車所在之至少一時間窗格，
    Figure 03_image205
    為第n台電動車在第t個時間窗格充電時，該充電站所獲取之一充電利潤，
    Figure 03_image207
    為該充電站在第t個時間窗格轉賣該單位電功率的一售出價格，
    Figure 03_image209
    為該充電站在第t個時間窗格買入該單位電功率的一買入價格，
    Figure 03_image211
    為第n台電動車在第t個時間窗格的充電電功率，
    Figure 03_image213
    為第n台電動車在第t個時間窗格參與需量反應時，該充電站所獲取之一節電利潤，
    Figure 03_image215
    為該充電站在第t個時間窗格參與需量競價的一得標價格，
    Figure 03_image217
    為第n台電動車在第t個時間窗格的放電電功率，
    Figure 03_image219
    為第n台電動車在第t個時間窗格參與需量反應的一總劣化成本，
    Figure 03_image221
    為第n台電動車之電池的一總成本，
    Figure 03_image223
    為第n台電動車之電池的一電池容量變化量與一電池循環次數變化量的比值，
    Figure 03_image225
    為第n台電動車之電池的一滿充容量，
    Figure 03_image227
    為第n台電動車之電池放電該單位電功率所消耗的一劣化成本，
    Figure 03_image229
    為第n台電動車在第t個時間窗格參與需量競價的一充電費補償，
    Figure 03_image231
    為第n台電動車在欲參與需量反應的第t個時間窗格充電時的一充電懲罰，
    Figure 03_image233
    為第n台電動車在第t個時間窗格的充電電功率或放電電功率，當
    Figure 03_image235
    ，
    Figure 03_image233
    為第n台電動車在第t個時間窗格的充電電功率，當
    Figure 03_image237
    ，
    Figure 03_image233
    為第n台電動車在第t個時間窗格的放電電功率，N為所有的電動車，
    Figure 03_image239
    為第n台電動車的該最大的充電電功率，
    Figure 03_image241
    為第n台電動車的該最大的放電電功率，
    Figure 03_image245
    為第n台電動車的該最小電池荷電狀態，
    Figure 03_image247
    為第n台電動車的該最大電池荷電狀態，
    Figure 03_image249
    為第n台電動車在第t個時間窗格的一電池荷電狀態，
    Figure 03_image251
    為第n台電動車的該入場電池荷電狀態，
    Figure 03_image253
    為第n台電動車的該離場電池荷電狀態，
    Figure 03_image255
    為第n台電動車所在之第一個時間窗格，
    Figure 03_image257
    為第n台電動車所在之最後一個時間窗格，
    Figure 03_image259
    為第n台電動車在第t個時間窗格所待的時間期間，
    Figure 03_image271
    為相關於每一電動車在充放電轉換時損失之能量的該轉換效率函式，
    Figure 03_image273
    。
  5. 如請求項1所述的電動車充電站分散式電能管理方法，該充電站設置有一電能儲存裝置，該電能儲存裝置對應於一電能資訊，該電能資訊包含該電能儲存裝置之一起始的荷電狀態、一最小荷電狀態、一最大荷電狀態、一滿充容量，與一最大的充放電電功率，該電動車充電站分散式電能管理方法，在步驟(C)之前，還包含以下步驟： (F)將該排程週期中之所有時間窗格作為該電能儲存裝置所在的時間窗格，並自該排程週期中之該等時間窗格獲得至少一待規劃窗格，其中該電能儲存裝置所對應之該至少一待規劃窗格係自該當前時間窗格至該排程週期之該等時間窗格中的最後一個時間窗格；及 (G)根據該電能儲存裝置所對應之電能資訊、該充電站在該電能儲存裝置所對應之至少一待規劃窗格之每一者買入該單位電功率的一買入價格或參與需量競價的一得標價格，及該電能儲存裝置充電或放電該單位電功率所消耗的一劣化成本，利用該非線性規劃獲得該電能儲存裝置在所對應之每一待規劃窗格的一充電電功率或一放電電功率； 其中，在步驟(C)中，不僅根據每一電動車在該時間窗格的該充電電功率或該放電電功率，還根據該電能儲存裝置在該時間窗格的該充電電功率或該放電電功率，獲得該充電站在該時間窗格之該總消耗電功率。
  6. 如請求項5所述的電動車充電站分散式電能管理方法，其中： 在步驟(G)中， 還根據該充電站在該排程週期中之每一個時間窗格的一基礎消耗電功率，及每一電動車在其所在之每一時間窗格的該充電電功率或該放電電功率，利用該非線性規劃來獲得該電能儲存裝置在所對應之每一待規劃窗格的該充電電功率或該放電電功率；及 在步驟(C)中，不僅根據每一電動車及該電能儲存裝置在該時間窗格的該充電電功率或該放電電功率，還根據在該時間窗格的該基礎消耗電功率，獲得該充電站之該總消耗電功率。
  7. 如請求項6所述的電動車充電站分散式電能管理方法，該充電站還設置有一太陽能模組，其中： 在步驟(G)中，還根據該太陽能模組在該排程週期中之每一個時間窗格所產生的一太陽能電功率，利用該非線性規劃來獲得該電能儲存裝置在所對應之每一待規劃窗格的該充電電功率或該放電電功率；及 在步驟(C)中，不僅根據每一電動車及該電能儲存裝置在該時間窗格的該充電電功率或該放電電功率，與在該時間窗格的該基礎消耗電功率，還根據在該時間窗格的該太陽能電功率，獲得該充電站之該總消耗電功率。
  8. 如請求項7所述的電動車充電站分散式電能管理方法，其中： 在步驟(C)中，該處理單元根據第n台電動車在第t個時間窗格的該充電電功率或該放電電功率
    Figure 03_image233
    、該電能儲存裝置在第t個時間窗格的該充電電功率或該放電電功率
    Figure 03_image275
    、該充電站在第t個時間窗格的該基礎消耗電功率
    Figure 03_image277
    ，及在第t個時間窗格的該太陽能電功率
    Figure 03_image279
    ，利用下列公式，獲得該充電站在第t個時間窗格之該總消耗電功率
    Figure 03_image281
    ，
    Figure 03_image185
    ， 其中N為所有的電動車，
    Figure 03_image283
    為該電能儲存裝置所對應之至少一待規劃窗格；及 在步驟(E)中，對於每一超載窗格，該處理單元係根據一對應該超載窗格的電價調整係數
    Figure 03_image285
    (x)來調整該超載窗格的買入價格，
    Figure 03_image189
    ， 其中，
    Figure 03_image287
    為該最大供給電功率，
    Figure 03_image289
    為該至少一超載窗格。
  9. 如請求項7所述的電動車充電站分散式電能管理方法，其中，在該步驟(B)中，該非線性規劃的一目標函數及該目標函數所滿足的多個限制條件，可被表示為：
    Figure 03_image113
    ，
    Figure 03_image115
    ，
    Figure 03_image117
    ， 限制條件1：
    Figure 03_image119
    ， 限制條件2：
    Figure 03_image121
    ， 限制條件3：
    Figure 03_image123
    ， 限制條件4：
    Figure 03_image125
    ， 限制條件5：
    Figure 03_image127
    ， 限制條件6：
    Figure 03_image129
    ， 限制條件7：
    Figure 03_image131
    ， 其中，
    Figure 03_image283
    為該電能儲存裝置所對應之至少一待規劃窗格，
    Figure 03_image291
    為該電能儲存裝置所在之該等時間窗格，
    Figure 03_image293
    為該電能儲存裝置在第t個時間窗格充電或放電時，該充電站所消耗的一充電成本或所獲取之一節電利潤，
    Figure 03_image295
    為該充電站在第t個時間窗格買入該單位電功率的一買入價格或參與需量競價的一得標價格，
    Figure 03_image297
    為該電能儲存裝置在第t個時間窗格的充電電功率，
    Figure 03_image299
    為該電能儲存裝置在第t個時間窗格的放電電功率，
    Figure 03_image301
    為該電能儲存裝置在第t個時間窗格充電或放電的一總劣化成本，
    Figure 03_image303
    為該電能儲存裝置的一總成本，
    Figure 03_image305
    為該電能儲存裝置的一電池容量變化量與一電池循環次數變化量的比值，
    Figure 03_image151
    為該電能儲存裝置的一滿充容量，
    Figure 03_image227
    為該電能儲存裝置的之電池充電或放電該單位電功率所消耗的一劣化成本，
    Figure 03_image275
    為該電能儲存裝置在第t個時間窗格的充電電功率或放電電功率，當
    Figure 03_image307
    ，
    Figure 03_image275
    為該電能儲存裝置在第t個時間窗格的充電電功率，當
    Figure 03_image309
    ，
    Figure 03_image275
    為該電能儲存裝置在第t個時間窗格的放電電功率，
    Figure 03_image311
    為該電能儲存裝置的該最大的充放電電功率，
    Figure 03_image313
    為該電能儲存裝置的該最小電池荷電狀態，
    Figure 03_image315
    為該電能儲存裝置的該最大電池荷電狀態，
    Figure 03_image317
    為該電能儲存裝置在第t個時間窗格的一電池荷電狀態，
    Figure 03_image319
    為該電能儲存裝置的該入場電池荷電狀態，
    Figure 03_image321
    為該電能儲存裝置的該離場電池荷電狀態，
    Figure 03_image323
    為每一時間窗格所對應的時間期間，
    Figure 03_image325
    為相關於該電能儲存裝置在充電轉換時損失之能量的一充電轉換效率參數，
    Figure 03_image327
    為相關於該電能儲存裝置在放電轉換時損失之能量的一放電轉換效率參數，
    Figure 03_image233
    為第n台電動車在第t個時間窗格的該充電電功率或該放電電功率，
    Figure 03_image279
    為在第t個時間窗格的該太陽能電功率，
    Figure 03_image277
    為該充電站在第t個時間窗格的該基礎消耗電功率，N為所有的電動車。
  10. 如請求項1所述的電動車充電站分散式電能管理方法，在步驟(A)之前，還包含以下步驟： (H)對於每一電動車，根據該電動車所對應之電動車資訊中的該入場時間、該離場時間、該入場電池荷電狀態、該離場電池荷電狀態、該滿充容量，及該最大的充電電功率，獲得該電動車的一充電優先權重； (I) 對於每一電動車，根據該電動車的該充電優先權重，獲得該電動車的一放電優先權重；及 (J) 對於每一電動車，根據該電動車的放電優先權重、所有電動車的放電優先權重，及一預計的總放電電功率，獲得該電動車之該最大的放電電功率。
  11. 如請求項10所述的電動車充電站分散式電能管理方法，其中： 在步驟(H)中，根據第n台電動車所對應之電動車資訊中的該入場時間
    Figure 03_image329
    、該離場時間
    Figure 03_image331
    、該入場電池荷電狀態
    Figure 03_image251
    、該離場電池荷電狀態
    Figure 03_image253
    、該滿充容量
    Figure 03_image225
    ，及該最大的充電電功率
    Figure 03_image333
    ，利用以下公式獲得第n台電動車的一充電優先權重
    Figure 03_image335
    ，
    Figure 03_image015
    ， 其中，
    Figure 03_image323
    為每一時間窗格所對應的時間期間； 及 在步驟(I)中，根據第n台電動車的充電優先權重
    Figure 03_image335
    ，利用以下公式獲得第n台電動車的一放電優先權重
    Figure 03_image337
    ，
    Figure 03_image021
    ；及 在步驟(J)中，該處理單元根據第n台電動車的放電優先權重
    Figure 03_image337
    、所有電動車的放電優先權重，及一預計的總放電電功率
    Figure 03_image339
    ，利用以下公式獲得第n台電動車之該最大的放電電功率
    Figure 03_image241
    ，
    Figure 03_image027
    ， 其中N為所有的電動車。
TW108140292A 2019-11-06 2019-11-06 電動車充電站分散式電能管理方法 TWI725606B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW108140292A TWI725606B (zh) 2019-11-06 2019-11-06 電動車充電站分散式電能管理方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
TW108140292A TWI725606B (zh) 2019-11-06 2019-11-06 電動車充電站分散式電能管理方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
TWI725606B true TWI725606B (zh) 2021-04-21
TW202119335A TW202119335A (zh) 2021-05-16

Family

ID=76605066

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
TW108140292A TWI725606B (zh) 2019-11-06 2019-11-06 電動車充電站分散式電能管理方法

Country Status (1)

Country Link
TW (1) TWI725606B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI769074B (zh) * 2021-09-01 2022-06-21 大陸商國創移動能源創新中心（江蘇）有限公司 利用區塊鏈的電動車充電站管理方法

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI824957B (zh) * 2023-03-28 2023-12-01 國立成功大學 微電網併網電能管理方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TW201409896A (zh) * 2012-08-22 2014-03-01 Univ Nat Sun Yat Sen 電動車充電選擇方法
TW201613780A (en) * 2014-10-08 2016-04-16 Tron Energy Technology Co Ltd Charging systems for electric vehicles and charging management methods thereof
US20190061541A1 (en) * 2011-04-22 2019-02-28 Emerging Automotive, Llc Electric vehicle batteries and stations for charging batteries
CN109398149A (zh) * 2018-11-29 2019-03-01 江苏大学 基于分布式能源应用的智能电动汽车充放电系统及其运行控制方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20190061541A1 (en) * 2011-04-22 2019-02-28 Emerging Automotive, Llc Electric vehicle batteries and stations for charging batteries
TW201409896A (zh) * 2012-08-22 2014-03-01 Univ Nat Sun Yat Sen 電動車充電選擇方法
TW201613780A (en) * 2014-10-08 2016-04-16 Tron Energy Technology Co Ltd Charging systems for electric vehicles and charging management methods thereof
CN109398149A (zh) * 2018-11-29 2019-03-01 江苏大学 基于分布式能源应用的智能电动汽车充放电系统及其运行控制方法

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
TWI769074B (zh) * 2021-09-01 2022-06-21 大陸商國創移動能源創新中心（江蘇）有限公司 利用區塊鏈的電動車充電站管理方法

Also Published As

Publication number Publication date
TW202119335A (zh) 2021-05-16

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101975175B1 (ko) 전력 수급 운영 스케줄링 장치 및 방법
CA3103789A1 (en) Distributed energy control
CN115994656A (zh) 分时电价下计及激励需求响应的虚拟电厂经济调度方法
WO2020153443A1 (ja) エネルギーマネジメントシステムおよびその制御方法
CN112529271B (zh) 一种可控负荷集群提供电网备用辅助服务的优化调度方法
CN110826801B (zh) 电动车充电站分布式电能管理方法
KR20210094033A (ko) 에너지 관리 시스템을 동작시키기 위한 방법, 그 방법을 수행하기 위한 전자 컴퓨팅 디바이스, 컴퓨터 프로그램, 및 데이터 캐리어
TWI725606B (zh) 電動車充電站分散式電能管理方法
Zhu et al. Optimal design and management of a smart residential PV and energy storage system
TWI769074B (zh) 利用區塊鏈的電動車充電站管理方法
CN112671022A (zh) 光储充电站容量优化配置方法、系统、终端及存储介质
KR101581685B1 (ko) 에너지 저장장치의 충방전 스케줄링 장치 및 방법
CN114944661A (zh) 一种基于储能系统滚动优化的微电网三阶段优化控制方法
JP2015014935A (ja) 電力制御システム及び電力制御方法
CN110826210B (zh) 基于功率互联的多区域楼宇虚拟电厂建模及优化协调方法
CN112803454A (zh) 电力资源管理方法、装置、电子设备和存储介质
US20230069004A1 (en) Electric vehicle charging station management method using blockchain
JP2018085825A (ja) 電力供給制御装置、電力供給制御プログラム、電力料金設定システム
Liu et al. Market for multi-dimensional flexibility with parametric demand response bidding
JP2017046507A (ja) 系統安定化システム
CN112365089B (zh) 考虑分时电价的长时间尺度储能容量配置与控制优化方法
Wu et al. Optimal operation of residential microgrids in the Harbin area
JP2021083267A (ja) 再生可能エネルギー発電システム
TWI824957B (zh) 微電網併網電能管理方法
CN115860163B (zh) 基于系统运行指标的新能源发电偏差评估方法及系统